进程池的内部数据结构及不同的线程

本文深入解析了Python中multiprocessing库的Pool类,介绍了其内部结构和工作原理,包括任务分配、结果回收等过程。并对比了Pool.apply和Pool.apply_async的不同应用场景。

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Pool类可以提供指定数量的进程供用户调用,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,就会创建一个新的进程来执行请求。如果池满,请求就会告知先等待,直到池中有进程结束,才会创建新的进程来执行这些请求。 

Pool函数返回的进程池对象中有下面一些数据结构:

self._inqueue  接收任务队列(SimpleQueue),用于主进程将任务发送给worker进程
self._outqueue  发送结果队列(SimpleQueue),用于worker进程将结果发送给主进程
self._taskqueue  同步的任务队列,保存线程池分配给主进程的任务
self._cache = {}  任务缓存
self._processes  worker进程个数
self._pool = []  woker进程队列
进程池工作时,任务的接收、分配。结果的返回,均由进程池内部的各个线程合作完成,来看看进程池内部有那些线程:

_work_handler线程,负责保证进程池中的worker进程在有退出的情况下,创建出新的worker进程,并添加到进程队列(pools)中,保持进程池中的worker进程数始终为processes个。_worker_handler线程回调函数为Pool._handler_workers方法,在进程池state==RUN时,循环调用_maintain_pool方法,监控是否有进程退出,并创建新的进程,append到进程池pools中,保持进程池中的worker进程数始终为processes个。

_task_handler线程,负责从进程池中的task_queue中,将任务取出,放入接收任务队列(Pipe)

_handle_results线程,负责将处理完的任务结果,从outqueue(Pipe)中读取出来,放在任务缓存cache中

_terminate,这里的_terminate并不是一个线程,而是一个Finalize对象

进程池中的数据结构、各个线程之间的合作关系如下图所示:


The multiprocessing.Pool modules tries to provide a similar interface.

Pool.apply is like Python apply, except that the function call is performed in a separate process. Pool.apply blocks until the function is completed.

Pool.apply_async is also like Python's built-in apply, except that the call returns immediately instead of waiting for the result. An ApplyResult object is returned. You call its get() method to retrieve the result of the function call. The get() method blocks until the function is completed. Thus, pool.apply(func, args, kwargs) is equivalent to pool.apply_async(func, args, kwargs).get().

In contrast to Pool.apply, the Pool.apply_async method also has a callback which, if supplied, is called when the function is complete. This can be used instead of calling get().

If you want the Pool of worker processes to perform many function calls asynchronously, use Pool.apply_async. The order of the results is not guaranteed to be the same as the order of the calls to Pool.apply_async.

Notice also that you could call a number of different functions with Pool.apply_async (not all calls need to use the same function).

In contrast, Pool.map applies the same function to many arguments. However, unlike Pool.apply_async, the results are returned in an order corresponding to the order of the arguments.

 recommend map_async for three reasons:

  1. It's cleaner looking code. This:

    pool = Pool(processes=proc_num)
    async_result = pool.map_async(post_processing_0.main, split_list)
    pool.close()
    pool.join()
    

    looks nicer than this:

    pool = Pool(processes=proc_num)
    P={}
    for i in range(0,proc_num):
        P['process_'+str(i)]=pool.apply_async(post_processing_0.main, [split_list[i]])
    pool.close()
    pool.join()
    
  2. With apply_async, if an exception occurs inside of post_processing_0.main, you won't know about it unless you explicitly call P['process_x'].get() on the failing AsyncResultobject, which would require iterating over all of P. With map_async the exception will be raised if you call async_result.get() - no iteration required.

  3. map_async has built-in chunking functionality, which will make your code perform noticeably better if split_list is very large.

Other than that, the behavior is basically the same if you don't care about the results.


<think>好的,用户想了解如何使用Python的multiprocessing.pool.ThreadPool来创建进程池进行数据处理。首先,我需要确认用户的需求是否正确。因为ThreadPool属于multiprocessing模块中的线程池,但实际上,Python中还有一个concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,可能用户混淆了这两个库。不过根据用户提供的引用,特别是引用[1]提到“python有两个多线程的入口,一个是 dummy Pool 另一个是pool.ThreadPool”,看来用户确实在询问multiprocessing模块中的ThreadPool。 接下来,我需要回忆multiprocessing模块的结构。multiprocessing模块主要用于进程池Pool),但有一个dummy模块,它提供了线程池的实现,即multiprocessing.dummy.Pool,这可能就是用户提到的ThreadPool。所以正确的导入方式应该是从multiprocessing.dummy导入Pool,或者使用ThreadPool,但需要确认具体的模块结构。 然后,用户需要一个示例教程。我需要构建一个简单的数据处理示例,比如对一组数字进行并行处理。例如,计算平方的函数,然后使用线程池来并行执行。需要确保代码正确,包括导入语句、创建池、使用map方法,并处理结果。 还要注意线程池和进程池的区别。用户可能想使用多线程而不是多进程,特别是在处理I/O密集型任务时。但multiprocessing.dummy的线程池和真正的进程池在使用方法上类似,只是内部实现不同。需要指出这一点,避免用户误解。 另外,根据用户提供的引用[2],他们可能已经看过一些多进程的例子,比如使用Pool和Manager。需要确保示例中的代码与这些引用相关联,比如在导入部分提到multiprocessing.Pool,但这里使用的是dummy.Pool作为ThreadPool。 最后,生成相关问题时要围绕线程池的应用、与进程池的区别、参数配置以及错误处理等方面提问,帮助用户进一步学习。</think>### 使用 `multiprocessing.pool.ThreadPool` 创建进程池的示例教程 Python 的 `multiprocessing.pool.ThreadPool` 实际上是基于线程的“进程池”(通过 `multiprocessing.dummy` 模块实现),适用于 I/O 密集型任务[^1]。以下是具体实现步骤: --- #### 1. **导入模块** ```python from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool # 线程池 import time ``` --- #### 2. **定义数据处理函数** 例如,定义一个计算平方的函数: ```python def process_data(num): time.sleep(1) # 模拟耗时操作 return num ** 2 ``` --- #### 3. **创建线程池并执行任务** ```python if __name__ == "__main__": data = [1, 2, 3, 4, 5] # 创建包含 3 个线程线程池 with ThreadPool(processes=3) as pool: # processes 参数实际控制线程数 results = pool.map(process_data, data) print("处理结果:", results) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25] ``` --- #### 关键点说明 - **线程池 vs 进程池** - `multiprocessing.dummy.Pool`(即 `ThreadPool`)使用多线程,适合 I/O 密集型任务(如网络请求、文件读写)[^1]。 - `multiprocessing.Pool` 使用多进程,适合 CPU 密集型任务(如数值计算)[^2]。 - **参数配置** 通过 `processes` 指定线程数,一般建议与任务类型和硬件资源匹配。 --- #### 性能优化示例 ```python # 异步任务提交(使用 apply_async) with ThreadPool(3) as pool: async_results = [pool.apply_async(process_data, (x,)) for x in data] final_results = [res.get() for res in async_results] ``` ---
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